The “Preparation for Shared Decision-Making” Tool for Women With Advanced Breast Cancer: Qualitative Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The range of decisions and considerations that women with advanced breast cancer (ABC) face can be overwhelming and difficult to manage. Research shows that most patients prefer a shared decision-making (SDM) approach as it provides them with the opportunity to be actively involved in their treatment decisions. The current engagement of these patients in their clinical decisions is suboptimal. Moreover, implementing SDM into routine clinical care can be challenging as patients may not always feel adequately prepared or may not expect to be involved in the decision-making process. OBJECTIVE: Avalere Health developed the Preparation for Shared Decision-Making (PFSDM) tool to help patients with ABC feel prepared to communicate with their clinicians and engage in decision making aligned with their preferences. The goal of this study was to validate the tool for its acceptability and usability among this patient population. METHODS: We interviewed a diverse group of women with ABC (N=30). Interviews were audiorecorded, transcribed, and double coded by using NVivo. We assessed 8 themes to understand the acceptability and usability of the tool. RESULTS: Interviewees expressed that the tool was acceptable for preparing patients for decision making and would be useful for helping patients know what to expect in their care journey. Interviewees also provided useful comments to improve the tool. CONCLUSIONS: This validation study confirms the acceptability and usability of the PFSDM tool for women with ABC. Future research should assess the feasibility of the tool's implementation in the clinical workflow and its impact on patient outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».